feat: AI 서버 ECS Fargate 기반 migration(4개의 microservice로 분리),

.github/pull_request_template.md

@@ -0,0 +1,25 @@
+# PR 제목
+
+## 📝 개요  
+
+<!-- 작성 배경 -->
+
+---
+
+## ⚙️ 구현 내용  
+
+<!-- 구현한 내용 -->
+
+---
+
+## 📎 기타
+
+<!-- 참고 사항, 이슈, 고려했던 사항 등 -->
+
+---
+
+## 🧪 테스트 결과  
+
+<!-- 테스트 내용 (선택) -->
+
+---

.github/workflows/deploy.yml

@@ -18,6 +18,7 @@ jobs:
       captioning: ${{ steps.filter.outputs.captioning }}
       classifying: ${{ steps.filter.outputs.classifying }}
       masking: ${{ steps.filter.outputs.masking }}
+      gpt: ${{ steps.filter.outputs.gpt }}
 
     steps:
       - uses: actions/checkout@v3
@@ -31,6 +32,8 @@ jobs:
               - 'classifying-service/**'
             masking:
               - 'masking-service/**'
+            gpt:
+              - 'gpt-service/**'
 
   deploy-captioning:
     name: Deploy Captioning Service
@@ -189,4 +192,58 @@ jobs:
           task-definition: ${{ steps.render-task-def.outputs.task-definition }}
           service: masking-service # 업데이트할 서비스 이름
           cluster: ai-services-cluster # 클러스터 이름
+          wait-for-service-stability: true # 배포가 안정될 때까지 기다림
+
+  deploy-gpt:
+    name: Deploy GPT Service
+    needs: changes
+    if: needs.changes.outputs.gpt == 'true'
+    runs-on: ubuntu-latest
+    steps:
+      - name: Checkout
+        uses: actions/checkout@v3
+
+      - name: Configure AWS credentials
+        uses: aws-actions/configure-aws-credentials@v2
+        with:
+          aws-access-key-id: ${{ secrets.AWS_ACCESS_KEY_ID }}
+          aws-secret-access-key: ${{ secrets.AWS_SECRET_ACCESS_KEY }}
+          aws-region: ${{ env.AWS_REGION }}
+
+      - name: Login to Amazon ECR
+        id: login-ecr
+        uses: aws-actions/amazon-ecr-login@v1
+
+      - name: Build, tag, and push image to Amazon ECR
+        id: build-image
+        env:
+          ECR_REPOSITORY: gpt-service
+          IMAGE_TAG: ${{ github.sha }}
+        run: |
+          docker build -t ${{ env.ECR_REGISTRY }}/${{ env.ECR_REPOSITORY }}:${{ env.IMAGE_TAG }} ./gpt-service
+          docker push ${{ env.ECR_REGISTRY }}/${{ env.ECR_REPOSITORY }}:${{ env.IMAGE_TAG }}
+          echo "::set-output name=image::${{ env.ECR_REGISTRY }}/${{ env.ECR_REPOSITORY }}:${{ env.IMAGE_TAG }}"
+
+      - name: Download task definition
+        id: task-def
+        run: |
+            aws ecs describe-task-definition --task-definition gpt-service --query taskDefinition > task-definition.json
+
+      - name: Fill in the new image ID in the Amazon ECS task definition
+        id: render-task-def
+        uses: aws-actions/amazon-ecs-render-task-definition@v1
+        with:
+          task-definition: task-definition.json
+          container-name: gpt-service # Task Definition에 정의된 컨테이너 이름
+          image: ${{ steps.build-image.outputs.image }}
+          environment-variables: |
+            OPENAI_API_KEY=${{ secrets.OPENAI_API_KEY }}
+
+
+      - name: Deploy Amazon ECS task definition
+        uses: aws-actions/amazon-ecs-deploy-task-definition@v1
+        with:
+          task-definition: ${{ steps.render-task-def.outputs.task-definition }}
+          service: gpt-service # 업데이트할 서비스 이름
+          cluster: ai-services-cluster # 클러스터 이름
           wait-for-service-stability: true # 배포가 안정될 때까지 기다림

gpt-service/Dockerfile

@@ -0,0 +1,12 @@
+FROM python:3.9-slim
+
+WORKDIR /app
+
+COPY requirements.txt .
+RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
+
+COPY . .
+
+EXPOSE 8000
+
+CMD ["uvicorn", "main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8000"]

gpt-service/lulu.py

@@ -0,0 +1,222 @@
+from openai import OpenAI
+from threading import Lock
+from typing import Dict, List
+import json
+import random
+
+
+class LuLuAI:
+    _instance = None
+    _lock = Lock()
+
+    def __new__(cls, *args, **kwargs):
+        with cls._lock:
+            if cls._instance is None:
+                cls._instance = super(LuLuAI, cls).__new__(cls)
+                cls._instance._initialized = False
+        return cls._instance
+
+    def __init__(self, api_key: str, model: str = "gpt-4.1"):
+        """
+        LuLu AI 초기화 (한 번만 실행됨)
+
+        Args:
+            api_key: OpenAI API 키
+            model: 사용할 GPT 모델 (기본값: gpt-4)
+        """
+        with self._lock:
+            if self._initialized:
+                return
+            self.client = OpenAI(api_key=api_key)
+            self.model = model
+            self._initialized = True
+            self.active_games = {}  # gameId별 현재 task만 저장
+            self.global_used_keywords = []  # 전역 사용된 키워드 저장 (최대 30개)
+
+    def create_game(self) -> str:
+        """
+        새 게임 시작 및 4자리 gameId 발급
+
+        Returns:
+            str: 생성된 4자리 gameId
+        """
+        # 중복되지 않는 4자리 숫자 생성
+        while True:
+            game_id = f"{random.randint(1000, 9999)}"
+            if game_id not in self.active_games:
+                break
+
+        self.active_games[game_id] = None  # 아직 task 생성 안됨
+        return game_id
+
+    def _update_global_keywords(self, new_keyword: str):
+        """
+        전역 키워드 목록 업데이트 (최대 30개 유지)
+
+        Args:
+            new_keyword: 새로 추가할 키워드
+        """
+        if new_keyword not in self.global_used_keywords:
+            self.global_used_keywords.append(new_keyword)
+            # 30개를 초과하면 가장 오래된 것부터 제거
+            if len(self.global_used_keywords) > 30:
+                self.global_used_keywords.pop(0)
+
+    def flush_game_data(self, game_id: str):
+        """
+        특정 게임 ID의 데이터를 삭제
+
+        Args:
+            game_id: 삭제할 게임 ID
+
+        Returns:
+            bool: 삭제 성공 여부
+        """
+        if game_id in self.active_games:
+            del self.active_games[game_id]
+
+    def generate_drawing_task(self, game_id: str) -> Dict:
+        """
+        요청 단계: AI가 추상적이고 시적인 표현으로 그림 과제 제시
+
+        Args:
+            game_id: 게임 ID
+
+        Returns:
+            Dict: {"keyword": str, "situation": str, "game_id": str}
+        """
+        if game_id not in self.active_games:
+            raise ValueError("Invalid game ID")
+
+        system_prompt = f"""
+        너는 꿈과 환상을 다루는 신비로운 이야기꾼이야. 
+        사용자에게 그림을 그리게 하고 싶은데, 직접적으로 말하지 말고 매우 추상적이고 시적으로 표현해줘.
+
+        규칙:
+        - 핵심 키워드(명사)를 정하되, 절대 그 단어를 직접 언급하지 마
+        - 해석의 여지가 많도록 추상적으로
+
+        {f"이미 사용된 키워드들 (절대 사용하지 마): {', '.join(self.global_used_keywords)}" if self.global_used_keywords else ""}
+
+        다양한 주제를 다뤄줘 (자연, 감정, 사물, 추상 개념, 동물, 건물, 음식, 계절, 색깔, 직업 등).
+
+        출력은 반드시 JSON 형식으로:
+        {{"keyword": "숨겨진 키워드", "situation": "시적이고 추상적인 묘사"}}
+        """
+
+        try:
+            response = self.client.chat.completions.create(
+                model=self.model,
+                messages=[
+                    {"role": "system", "content": system_prompt},
+                    {"role": "user", "content": "새로운 그림 주제를 시적으로 표현해줘."}
+                ],
+                temperature=1.0,
+                max_tokens=2048,
+                top_p=1.0
+            )
+
+            # JSON 파싱
+            content = response.choices[0].message.content.strip()
+            print(content)
+
+            task_data = json.loads(content)
+            task_data["game_id"] = game_id
+            self.global_used_keywords.append(task_data['keyword'])
+            self.active_games[game_id] = task_data
+            return task_data
+
+        except Exception as e:
+            print(f"Error generating task: {e}")
+            # 기본값 반환
+            fallback_task = {
+                "keyword": "달",
+                "situation": "밤이 깊어질 때, 하늘의 은밀한 친구가 창문 너머로 속삭이고 있어. 그 둥근 미소가 어둠 속에서 혼자 빛나고 있는데, 왜인지 모르게 마음이 차분해져. 그 장면, 나한테 다시 보여줄 수 있을까?",
+                "game_id": game_id
+            }
+            return fallback_task
+
+    def evaluate_drawing(self, game_id: str, drawing_description: str) -> Dict:
+        """
+        평가 단계: AI가 사용자의 그림을 숨겨진 키워드와 비교하여 평가
+
+        Args:
+            game_id: 게임 ID
+            drawing_description: 사용자가 그린 그림의 텍스트 설명
+
+        Returns:
+            Dict: {"score": int, "feedback": str, "task": Dict}
+        """
+        if game_id not in self.active_games:
+            raise ValueError("Invalid game ID")
+
+        current_task = self.active_games[game_id]
+
+        # 가장 최근 과제 가져오기
+        if current_task is None:
+            raise ValueError("No task found for this game.")
+
+        system_prompt = f"""
+        너는 루루, 미대 입시를 담당하는 깐깐하고 까칠한 평가관이야. 
+        예술에 대한 기준이 높고, 직설적으로 말하는 스타일이야.
+
+        숨겨진 정답 키워드: {current_task['keyword']}
+        원본 시적 묘사: {current_task['situation']}
+
+        평가 기준:
+        - 숨겨진 키워드를 제대로 파악했는가?
+        - 예술적 표현력과 창의성은?
+        - 전체적인 완성도와 기법은?
+
+        루루의 말투 특징:
+        - 직설적이고 신랄함
+        - 인정할 때는 칭찬을 아끼지 않아
+        - 미대생들한테 하는 것처럼 전문적이고 차가운 톤
+
+        0-100점 사이로 평가해. 숨겨진 키워드를 그림 안에 담았다면 30점 이상을 주고, 담지 못했다면 30점 이하를 주도록 해.
+        30점 이상이 합격이야.
+
+        출력 형식 (JSON):
+        {{
+            "score": 총점(0-100),
+            "feedback": "루루의 깐깐하고 직설적인 피드백 (한국어)"
+        }}
+        """
+
+        user_prompt = f"""
+        다음은 사용자의 그림을 설명하는 문장이야 : "{drawing_description}"
+
+        이 문장을 보고 어떤 그림일지를 생각해보고, 이 그림을 평가해줘. 
+
+        그림을 설명하는 문장에 대한 언급은 하지 말아줘.
+        """
+
+        try:
+            response = self.client.chat.completions.create(
+                model=self.model,
+                messages=[
+                    {"role": "system", "content": system_prompt},
+                    {"role": "user", "content": user_prompt}
+                ],
+                temperature=0.2,
+                max_tokens=300,
+                top_p=1.00
+            )
+
+            content = response.choices[0].message.content.strip()
+            evaluation = json.loads(content)
+            evaluation["task"] = current_task
+            evaluation["game_id"] = game_id
+
+            return evaluation
+
+        except Exception as e:
+            print(f"Error evaluating drawing: {e}")
+            # 기본 평가 반환
+            fallback_evaluation = {
+                "score": 35,
+                "feedback": "하... 평가 시스템에 오류가 생겼는데 그것도 모르고 그림만 그리고 있었나? 기본기부터 다시 해.",
+                "task": current_task,
+                "game_id": game_id
+            }
+            return fallback_evaluation